PharmIAge est né d’un constat simple : « De plus en plus de personnes, notamment âgées, sont hospitalisées à cause de problèmes médicamenteux, tandis que le nombre de médecins et de pharmaciens baisse », déplore Florian Correard, pharmacien MCU-PH à l’AP-HM et co-responsable du projet.
Pour répondre à cette double problématique, l’équipe de Florian Correard a misé sur l’intelligence artificielle. Leur algorithme - encore en développement - utilise le machine learning pour repérer les erreurs de prescription en croisant les données médicales et biologiques. L’outil prendra la forme d’une interface informatique permettant de hiérarchiser les prescriptions en fonction de leur niveau de risque iatrogène. « L’algorithme doit être capable de détecter les surdosages, sous-dosages, contre-indications ou interactions, en intégrant aussi les résultats d’analyses biologiques de routine », détaille le co-responsable. Par exemple, si un médicament présente un risque d’hyperkaliémie, l’ordonnance du patient dont le niveau de kaliémie est déjà élevé sera automatiquement priorisée pour validation. Le projet, qui a commencé en 2024, réunit une dizaine de chercheurs de l’AP-HM et de l’université Aix-Marseille, issus de la pharmacie, de la gériatrie, de l’informatique en santé et de l’intelligence artificielle. Il bénéficie d’un financement de 88 000 euros jusqu’au printemps 2026.
Une utilisation en officine facilitée par l’e-prescription
À terme, l’outil s’adressera aussi bien aux hôpitaux qu’aux pharmacies d’officine. « Cette polyvalence est rendue possible par le choix de nomenclatures informatiques internationales, compatibles avec les logiciels utilisés en ville », précise Florian Correard. La généralisation prochaine de l’e-prescription devrait d’ailleurs faciliter l’utilisation de PharmIAge dans les officines. Grâce à la numérisation des ordonnances, le système pourra analyser automatiquement les prescriptions et signaler les risques au pharmacien.
Détection automatique d’un surdosage ou sous-dosage
L’outil est actuellement capable de détecter automatiquement si un médicament est surdosé ou sous-dosé dans une ordonnance, en fonction des données disponibles sur le patient. L’étape suivante sera notamment de lui apprendre la notion de temporalité, c’est-à-dire de tenir compte du moment où les médicaments sont pris. « En effet, deux médicaments peuvent interagir dangereusement s’ils sont pris en même temps. En revanche, si ces médicaments sont pris à des heures ou à des jours différents, cette interaction potentielle n’aura pas lieu », souligne Florian Correard.
Les premiers essais de l’algorithme en conditions réelles sont prévus pour 2026. Avant d’envisager une mise sur le marché, PharmIAge devra encore franchir la rigoureuse étape de l’évaluation clinique qui nécessitera l’obtention de nouveaux financements. En attendant, l’outil semble montrer un réel potentiel.
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